Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning from Multiple Datasets with Heterogeneous and Partial Labels for Universal Lesion Detection in CT

論文の概要: Learning from Multiple Datasets with Heterogeneous and Partial Labels for Universal Lesion Detection in CT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02577v3
Date: Sun, 3 Jan 2021 18:55:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-21 21:00:30.709908
Title: Learning from Multiple Datasets with Heterogeneous and Partial Labels for Universal Lesion Detection in CT
Title（参考訳）: CTにおけるユニバーサル病変検出のための不均一ラベルと部分ラベルを用いた複数データセットからの学習
Authors: Ke Yan, Jinzheng Cai, Youjing Zheng, Adam P. Harrison, Dakai Jin, Youbao Tang, Yuxing Tang, Lingyun Huang, Jing Xiao, Le Lu
Abstract要約: 我々は、Lesion ENSemble(LENS)という、シンプルで効果的な病変検出フレームワークを構築した。 LENSはマルチタスク方式で複数の異種病変データセットから効率的に学習することができる。我々は4つのパブリックな病変データセットでフレームワークをトレーニングし、DeepLesionで800のサブボリュームを手作業でラベル付けして評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.351709433029896
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large-scale datasets with high-quality labels are desired for training accurate deep learning models. However, due to the annotation cost, datasets in medical imaging are often either partially-labeled or small. For example, DeepLesion is such a large-scale CT image dataset with lesions of various types, but it also has many unlabeled lesions (missing annotations). When training a lesion detector on a partially-labeled dataset, the missing annotations will generate incorrect negative signals and degrade the performance. Besides DeepLesion, there are several small single-type datasets, such as LUNA for lung nodules and LiTS for liver tumors. These datasets have heterogeneous label scopes, i.e., different lesion types are labeled in different datasets with other types ignored. In this work, we aim to develop a universal lesion detection algorithm to detect a variety of lesions. The problem of heterogeneous and partial labels is tackled. First, we build a simple yet effective lesion detection framework named Lesion ENSemble (LENS). LENS can efficiently learn from multiple heterogeneous lesion datasets in a multi-task fashion and leverage their synergy by proposal fusion. Next, we propose strategies to mine missing annotations from partially-labeled datasets by exploiting clinical prior knowledge and cross-dataset knowledge transfer. Finally, we train our framework on four public lesion datasets and evaluate it on 800 manually-labeled sub-volumes in DeepLesion. Our method brings a relative improvement of 49% compared to the current state-of-the-art approach in the metric of average sensitivity. We have publicly released our manual 3D annotations of DeepLesion in https://github.com/viggin/DeepLesion_manual_test_set.
Abstract（参考訳）: 高精度なディープラーニングモデルのトレーニングには,高品質なラベル付き大規模データセットが望ましい。しかし、アノテーションコストのため、医療画像のデータセットは部分的にラベル付けされるか小さいかのどちらかであることが多い。例えば、DeepLesionは様々なタイプの病変を持つ大規模なCT画像データセットであるが、多くのラベルのない病変(アノテーションを欠く)もある。部分的にラベル付けされたデータセット上で病変検出のトレーニングを行うと、不足したアノテーションが誤った負の信号を生成し、性能を低下させる。 DeepLesion以外にも、肺結節のLUNAや肝腫瘍のLiTSなど、いくつかの小さな単一タイプのデータセットがある。これらのデータセットは異種ラベルスコープを持ち、異なる病原体タイプは異なるデータセットにラベル付けされ、他の型は無視される。本研究では,様々な病変を検出する普遍的病変検出アルゴリズムを開発することを目的とする。異種および部分ラベルの問題に取り組む。まず,Lesion ENSemble(LENS)という簡易かつ効果的な病変検出フレームワークを構築した。 LENSはマルチタスク方式で複数の異種病変データセットから効率的に学習し、提案融合によりそれらの相乗効果を利用することができる。次に, 臨床知識と横断的知識伝達を活用し, 部分的にラベルされたデータセットから欠落したアノテーションを抽出するための戦略を提案する。最後に、我々のフレームワークを4つのパブリックな病変データセットでトレーニングし、DeepLesionの800のサブボリュームで評価する。本手法は, 平均感度測定における最先端手法と比較して49%の相対的な改善をもたらす。私たちは、DeepLesionのマニュアル3Dアノテーションをhttps://github.com/viggin/DeepLesion_manual_test_setで公開しました。

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